如果你也在 怎样代写广义线性模型Generalized linear model 这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。广义线性模型Generalized linear model在统计学中，是普通线性回归的灵活概括。广义线性模型通过允许线性模型通过一个链接函数与响应变量相关，并允许每个测量值的方差大小是其预测值的函数，从而概括了线性回归。
广义线性模型Generalized linear model是由John Nelder和Robert Wedderburn提出的，作为统一其他各种统计模型的一种方式，包括线性回归、逻辑回归和泊松回归。他们提出了一种迭代加权的最小二乘法，用于模型参数的最大似然估计。最大似然估计仍然很流行，是许多统计计算软件包的默认方法。其他方法，包括贝叶斯方法和最小二乘法对方差稳定反应的拟合，已经被开发出来。
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Part I of the text deals with the basic foundations of GLM. We detail the various components of GLM, including various family, link, variance, deviance, and loglikelihood functions. We also provide a thorough background and detailed particulars of both the Newton-Raphson and iteratively reweighted least-squares algorithms. The chapters that follow highlight this discussion, which describes the framework through which the models of interest arise.
We also give the reader an overview of GLM residuals, introducing some that are not widely known, but that nevertheless can be extremely useful for analyzing a given model’s worth. We discuss the general notion of goodness of fit and provide a framework through which you can derive more extensions to GLM. We conclude this part with discussion and illustration of simulation and data synthesis.
We often advise participants only interested in the application and interpretation of models to skip this first part of the book. Even those interested in the theoretical underpinnings will find that this first part of the book can serve more as an appendix. That is, the information in this part often turns out to be most useful in subsequent readings of the material.
Part II addresses the continuous family of distributions, including the Gaussian, gamma, inverse Gaussian, and power families. We derive the related formulas and relevant algorithms for each family and then discuss the ancillary or scale parameters appropriate to each model. We also examine noncanonical links and generalizations to the basic model. Finally, we give examples, showing how a given dataset may be analyzed using each family and link. We give examples dealing with model application, including discussion of the appropriate criteria for the analysis of fit. We have expanded the number of examples in this new edition to highlight both model fitting and assessment.
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Nelder and Wedderburn (1972) introduced the theory of GLMs. The authors derived an underlying unity for an entire class of regression models. This class consisted of models whose single response variable, the variable that the model is to explain, is hypothesized to have the variance that is reflected by a member of the single-parameter exponential family of probability distributions. This family of distributions includes the Gaussian or normal, binomial, Poisson, gamma, inverse Gaussian, geometric, and negative binomial.
To establish a basis, we begin discussion of GLMs by initially recalling important results on linear models, specifically those results for linear regression. The standard linear regression model relies on several assumptions, among which are the following:
Each observation of the response variable is characterized by the normal or Gaussian distribution; $y_i \sim N\left(\mu_i, \sigma_i^2\right)$.
The distributions for all observations have a common variance; $\sigma_i^2=\sigma^2$ for all $i$.
There is a direct or “identical” relationship between the linear predictor (linear combination of covariate values and associated parameters) and the expected values of the model; $E\left(x_i \boldsymbol{\beta}\right)=\mu_i$.
The purpose of GLMs, and the linear models that they generalize, is to specify the relationship between the observed response variable and some number of covariates. The outcome variable is viewed as a realization from a random variable.
Nelder and Wedderburn showed that general models could be developed by relaxing the assumptions of the linear model. By restructuring the relationship between the linear predictor and the fit, we can “linearize” relationships that initially seem to be nonlinear. Nelder and Wedderburn accordingly dubbed these models “generalized linear models”.
广义线性模型代写
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本文第一部分论述了GLM的基本基础。我们详细介绍了GLM的各种组成部分，包括各种族函数、链接函数、方差函数、偏差函数和对数似然函数。我们还提供了牛顿-拉夫森和迭代加权最小二乘算法的全面背景和详细细节。接下来的章节强调了这一讨论，它描述了产生感兴趣的模型的框架。
我们还向读者提供了GLM残差的概述，介绍了一些不广为人知的残差，但它们对于分析给定模型的价值非常有用。我们讨论了拟合优度的一般概念，并提供了一个框架，通过该框架，您可以派生更多的GLM扩展。最后，我们对仿真和数据合成进行了讨论和说明。
我们经常建议只对模型的应用和解释感兴趣的参与者跳过本书的第一部分。即使那些对理论基础感兴趣的人也会发现，本书的第一部分更像是附录。也就是说，这部分的信息通常在随后的阅读材料中是最有用的。
第二部分讨论了连续分布族，包括高斯分布族、伽马分布族、逆高斯分布族和幂分布族。在此基础上，推导出了每一类模型的相关公式和算法，并讨论了每一类模型的辅助参数或尺度参数。我们还研究了基本模型的非规范链接和概括。最后，我们给出示例，展示如何使用每个族和链接分析给定的数据集。我们给出了处理模型应用的例子，包括讨论合适的拟合分析标准。我们在这个新版本中增加了示例的数量，以突出模型拟合和评估。
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Nelder and Wedderburn(1972)引入了glm理论。作者为整个回归模型类导出了一个潜在的统一性。这类模型由单一响应变量(即模型要解释的变量)的模型组成，其方差被假设为单参数指数概率分布家族的一个成员所反映。这类分布包括高斯或正态分布、二项分布、泊松分布、伽马分布、逆高斯分布、几何分布和负二项分布。
为了建立一个基础，我们首先回顾线性模型的重要结果，特别是线性回归的结果，开始讨论glm。标准线性回归模型依赖于几个假设，其中包括:
响应变量的每次观测值都具有正态分布或高斯分布的特征; $y_i \sim N\left(\mu_i, \sigma_i^2\right)$.
所有观测值的分布有一个共同的方差; $\sigma_i^2=\sigma^2$ 对所有人 $i$.
线性预测因子(协变量值和相关参数的线性组合)与模型的期望值之间存在直接或“相同”的关系; $E\left(x_i \boldsymbol{\beta}\right)=\mu_i$.
glm及其推广的线性模型的目的是指定观测响应变量与一定数量的协变量之间的关系。结果变量被看作是随机变量的实现。
Nelder和Wedderburn表明，一般模型可以通过放宽线性模型的假设来发展。通过重组线性预测器和拟合之间的关系，我们可以将最初看起来是非线性的关系“线性化”。Nelder和Wedderburn因此将这些模型称为“广义线性模型”。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
